python人工智能使用RepVgg实现图像分类示例详解

摘要

RepVgg通过结构重参数化让VGG再次伟大。 所谓“VGG式”指的是：

• 没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。

• 仅使用3x3卷积。

• 仅使用ReLU作为激活函数。

RepVGG的更深版本达到了84.16％正确率！反超若干transformer！

RepVgg是如何到的呢？简单地说就是：

• 首先， 训练一个多分支模型

• 然后，将多分支模型等价转换为单路模型

• 最在，在部署的时候，部署转换后单路模型

我这篇文章主要讲解如何使用RepVgg完成图像分类任务，接下来我们一起完成项目的实战。

通过这篇文章能让你学到：

• 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？

• 如何实现RepVGG模型实现训练？

• 如何将多分支模型等价转换为单路模型？

• 如何使用pytorch自带混合精度？

• 如何使用梯度裁剪防止梯度 * ？

• 如何使用DP多显卡训练？

• 如何绘制loss和acc曲线？

• 如何生成val的测评报告？

• 如何编写测试脚本测试测试集？

• 如何使用余弦退火策略调整学习率？

• 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？

• 如何理解和统计ACC1和ACC5？

• 如何使用EMA？

安装包

安装timm

使用pip就行，命令：

pip install timm

数据增强Cutout和Mixup

为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令：

pip install torchtoolbox

Cutout实现，在transforms中。

from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
   transforms.Resize((224, 224)),
   Cutout(),
   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])

需要导入包：from timm.data.mixup import Mixup，

定义Mixup，和SoftTargetCrossEntropy

mixup_fn = Mixup(
   mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,
   prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',
   label_smoothing=0.1, num_classes=12)
criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()

参数详解：

mixup_alpha (float): mixup alpha 值，如果 > 0，则 mixup 处于活动状态。

cutmix_alpha (float)：cutmix alpha 值，如果 > 0，cutmix 处于活动状态。

cutmix_minmax (List[float])：cutmix 最小/最大图像比率，cutmix 处于活动状态，如果不是 None，则使用这个 vs alpha。

如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0

prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。

switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率 。

mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数（每个'batch'，'pair'（元素对），'elem'（元素）。

correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正

label_smoothing (float)：将标签平滑应用于混合目标张量。

num_classes (int): 目标的类数。

EMA

EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。在深度学习中的做法是保存历史的一份参数，在一定训练阶段后，拿历史的参数给目前学习的参数做一次平滑。具体实现如下：

class EMA():
   def __init__(self, model, decay):
       self.model = model
       self.decay = decay
       self.shadow = {}
       self.backup = {}
   def register(self):
       for name, param in self.model.named_parameters():
           if param.requires_grad:
               self.shadow[name] = param.data.clone()
   def update(self):
       for name, param in self.model.named_parameters():
           if param.requires_grad:
               assert name in self.shadow
               new_average = (1.0 - self.decay) * param.data + self.decay * self.shadow[name]
               self.shadow[name] = new_average.clone()
   def apply_shadow(self):
       for name, param in self.model.named_parameters():
           if param.requires_grad:
               assert name in self.shadow
               self.backup[name] = param.data
               param.data = self.shadow[name]
   def restore(self):
       for name, param in self.model.named_parameters():
           if param.requires_grad:
               assert name in self.backup
               param.data = self.backup[name]
       self.backup = {}

加入到模型中。

# 初始化
ema = EMA(model, 0.999)
ema.register()
# 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights
def train():
   optimizer.step()
   ema.update()
# eval前，apply shadow weights；eval之后，恢复原来模型的参数
def evaluate():
   ema.apply_shadow()
   # evaluate
   ema.restore()

这个ema最好放在微调的时候使用，否则验证集不上分，或者上分很慢。

项目结构

RepVgg_demo
├─data1
│  ├─Black-grass
│  ├─Charlock
│  ├─Cleavers
│  ├─Common Chickweed
│  ├─Common wheat
│  ├─Fat Hen
│  ├─Loose Silky-bent
│  ├─Maize
│  ├─Scentless Mayweed
│  ├─Shepherds Purse
│  ├─Small-flowered Cranesbill
│  └─Sugar beet
├─models
│  ├─__init__.py
│  ├─repvgg.py
│  └─se_block.py
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─ema.py
├─train.py
└─test.py

mean_std.py：计算mean和std的值。 makedata.py：生成数据集。 ema.py：EMA脚本 models文件夹下的repvgg.py和se_block.py:来自官方的pytorch版本的代码。 - repvgg.py：网络文件。 - se_block.py：SE注意力机制。

为了能在DP方式中使用混合精度，还需要在模型的forward函数前增加@autocast()。

计算mean和std

为了使模型更加快速的收敛，我们需要计算出mean和std的值，新建mean_std.py,插入代码：

from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transforms
def get_mean_and_std(train_data):
   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
       train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,
       pin_memory=True)
   mean = torch.zeros(3)
   std = torch.zeros(3)
   for X, _ in train_loader:
       for d in range(3):
           mean[d] += X[:, d, :, :].mean()
           std[d] += X[:, d, :, :].std()
   mean.div_(len(train_data))
   std.div_(len(train_data))
   return list(mean.numpy()), list(std.numpy())
if __name__ == '__main__':
   train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())
   print(get_mean_and_std(train_dataset))

数据集结构：

运行结果：

([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])

把这个结果记录下来，后面要用！

生成数据集

我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的

data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet

pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式，格式是

├─data
│  ├─val
│  │   ├─Black-grass
│  │   ├─Charlock
│  │   ├─Cleavers
│  │   ├─Common Chickweed
│  │   ├─Common wheat
│  │   ├─Fat Hen
│  │   ├─Loose Silky-bent
│  │   ├─Maize
│  │   ├─Scentless Mayweed
│  │   ├─Shepherds Purse
│  │   ├─Small-flowered Cranesbill
│  │   └─Sugar beet
│  └─train
│      ├─Black-grass
│      ├─Charlock
│      ├─Cleavers
│      ├─Common Chickweed
│      ├─Common wheat
│      ├─Fat Hen
│      ├─Loose Silky-bent
│      ├─Maize
│      ├─Scentless Mayweed
│      ├─Shepherds Purse
│      ├─Small-flowered Cranesbill
│      └─Sugar beet

新增格式转化脚本makedata.py,插入代码：

import glob
import os
import shutil
image_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):
   print('true')
   #os.rmdir(file_dir)
   shutil.rmtree(file_dir)#删除再建立
   os.makedirs(file_dir)
else:
   os.makedirs(file_dir)
from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:
   file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
   file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
   file_class=os.path.join(train_root,file_class)
   if not os.path.isdir(file_class):
       os.makedirs(file_class)
   shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)
for file in val_files:
   file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
   file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
   file_class=os.path.join(val_root,file_class)
   if not os.path.isdir(file_class):
       os.makedirs(file_class)
   shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)

完成上面的内容就可以开启训练和测试了。

来源：https://juejin.cn/post/7153196236080676895